大手ECサイトが抱えていた課題

アパレル系ECサイトを運営する同社は、すでに数年に渡るサイト運営実績があり、手元にこれまで蓄積した数十万ユーザーのサイト閲覧や購入ログに関するデータを所有していました。

ですが、当時の同社にはデータ分析に長けたデータサイエンティストがいなかったため、マーケターが独自にデータ分析をしてマーケティング施策の立案を行なわざるを得ず、結果として実施する施策は標準的なものにならざるを得ませんでした。何より、「データは沢山あるのに、うまく使えていない」という閉塞感が、同社の課題になっていました。

カスタムAIの開発内容

そこでLaboro.AIが提案させていただいたのは、独自のレコメンドエンジンの開発でした。ECサイトではお馴染となった、オススメ商品を提案するレコメンドエンジンですが、ユーザーの閲覧・購買履歴をもとに購入確率が高い商品を予測するというレベルに留まるのが一般的です。そのため、アパレル商品のような流行に左右されやすい業界では、そのレコメンド内容が十分でないことが少なくありません。

Laboro.AIが同社向けに開発したカスタムAIは、LSTM（長期短期記憶：Long Short Term Memory）という長期の過去情報を加味することに長けたアルゴリズムを用いたもので、「どの商品を見たか」という情報だけでなく、「どの商品を、どの順番で見たか」「先月はどの商品を見て、今月はどの商品を見ているか」といった時間軸の情報を取り入れたものでした。商品が購入される確率をより精緻に予測することを目指したものであり、シーズナリティや流行の変化を捉えたレコメンドを可能にしています。

導入後の成果

時間軸を考慮した独自のレコメンドエンジンを搭載したカスタムAIを導入した同社では、ECサイト上にデータ分析に基づいた新たなレコメンド枠を設置したところ、想定以上の反響を得るなどの効果が得られました。その後も同社では、顧客心理に基づいたデータ分析とマーケティング施策の立案が進められています。